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1、項目參與：參與公司科研、學(xué)術(shù)場景相關(guān)項目的開發(fā)和優(yōu)化工作，協(xié)助團隊完成從需求分析到系統(tǒng)上線的全流程工作；
2、模型訓(xùn)練與優(yōu)化：?參與大規(guī)模語言模型指令微調(diào)、提示工程等工作。探索模型參數(shù)高效訓(xùn)練技術(shù)（如LoRA、P-Tuning），優(yōu)化訓(xùn)練效率與資源消耗；
3、模型應(yīng)用與開發(fā)：?結(jié)合業(yè)務(wù)場景（如論文質(zhì)量評估、內(nèi)容生成、知識問答），開發(fā)基于LLM的應(yīng)用原型。研究RAG、Agent框架、多模態(tài)擴展等前沿技術(shù)落地；
4、數(shù)據(jù)分析與評估?：構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如SFT數(shù)據(jù)、偏好對齊數(shù)據(jù)等），設(shè)計數(shù)據(jù)清洗與增強策略。設(shè)計自動化評估指標(biāo)，跟蹤模型生成效果；
5、前沿技術(shù)研究：?跟蹤LLM領(lǐng)域最新論文，復(fù)現(xiàn)核心算法并輸出實驗報告
任職要求?
1、技術(shù)能力：?
●熟悉Python，熟練使用PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，了解分布式訓(xùn)練技術(shù)（如Deepspeed）；
●掌握LLM相關(guān)知識：深入理解Transformer架構(gòu)、注意力機制及生成式模型原理，熟悉微調(diào)技和RLHF全流程，包括獎勵模型構(gòu)建和PPO/DPO優(yōu)化方法；?
●具備數(shù)據(jù)處理能力，熟悉Hugging Face、LangChain等開源工具鏈；
●熟悉LangGraph、AutoGen等Agent開發(fā)框架。
2、學(xué)術(shù)背景?
●計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)在讀碩士/博士，或優(yōu)秀本科生
●每周至少四天到崗
3、軟性要求?
●對SOTA 技術(shù)敏感，動手能力強，能將論文成果轉(zhuǎn)化為工程代碼；?
●良好的英文文獻閱讀能力和團隊協(xié)作意識。
加分項：
●在ACL、EMNLP、NeurIPS等頂會發(fā)表論文，或Kaggle/天池等競賽獲獎?wù)呒臃郑?
●貢獻開源社區(qū)，GitHub有200+ Star項目者?加分；
●了解量化壓縮模型蒸餾等輕量化技術(shù)加分；
●具備?vLLM部署框架?優(yōu)化經(jīng)驗加分